دانلود کتاب آموزشی نصب، پیکربندی، و مدیریت ماشین‌های مجازی در KVM جلد دوم

بخش 7. بهینه‌سازی عملکرد ماشین‌های مجازی

فصل 1. اصول و معیارهای اصلی در بهینه‌سازی عملکرد ماشین‌های مجازی

• بررسی Bottleneckهای رایج در ماشین‌های مجازی

• درک تفاوت عملکردی بین محیط‌های Bare Metal و مجازی

• تحلیل رابطه بین Hypervisor، Guest و Host

فصل 2. بهینه‌سازی پردازنده (CPU Tuning)

• اختصاص vCPU به ماشین‌های مجازی به‌صورت متعادل

• تعیین سیاست‌های scheduler مناسب برای vCPU

• تخصیص CPU Pinning و NUMA برای افزایش دقت تخصیص منابع

• تحلیل عملکرد پردازشی با ابزارهای لینوکسی

فصل 3. بهینه‌سازی حافظه (Memory Tuning)

• استفاده از HugePages برای کاهش Overhead

• بررسی عملکرد حافظه ماشین‌های مجازی با ابزارهای تحلیل

• بررسی Swapping و نحوه جلوگیری از آن در سطح Guest و Host

• تنظیمات مربوط به Ballooning برای تخصیص حافظه پویا

فصل 4. بهینه‌سازی ورودی/خروجی دیسک (Disk I/O Optimization)

• انتخاب نوع مناسب فرمت دیسک (QCOW2 در برابر RAW)

• بررسی عملکرد با استفاده از VirtIO Block و SCSI

• تنظیمات مربوط به Cache برای عملکرد بهتر دیسک

• پیکربندی Asynchronous I/O و بررسی تأثیر آن

فصل 5. بهینه‌سازی شبکه ماشین‌های مجازی

• استفاده از VirtIO NIC برای کاهش سربار شبکه

• بررسی انواع مدل‌های کارت شبکه مجازی (e1000، rtl8139، virtio)

• تنظیمات مربوط به offloading و multiqueue در کارت‌های مجازی

• تحلیل نرخ انتقال شبکه و latency در ماشین‌های مجازی

فصل 6. تنظیمات بهینه‌سازی در سطح Hypervisor

• تعیین سیاست‌های مدیریتی در libvirt برای عملکرد بهتر

• تنظیمات مربوط به throttling منابع برای جلوگیری از Overcommitment

• استفاده از CPU Models برای افزایش Compatibility و Performance

• بررسی ویژگی‌های AutoNUMA و KSM (Kernel Same-page Merging)

فصل 7. بررسی عملکرد با ابزارهای مانیتورینگ و Benchmark

• معرفی ابزارهای خط فرمان برای اندازه‌گیری عملکرد (مانند vmstat, iostat, top, htop)

• بررسی ابزارهای مخصوص KVM مانند virt-top و perf

• ارزیابی Benchmarkهای متداول برای عملکرد CPU، Memory و I/O

• تحلیل گزارش‌ها و بهینه‌سازی تدریجی براساس خروجی ابزارها

فصل 8. تحلیل رفتار ماشین‌های مجازی در حالت بار سنگین

• طراحی سناریوهای بارگذاری سنگین برای شبیه‌سازی رفتار واقعی

• تحلیل عملکرد در حالت Peak Load و Load Balancing

• تنظیمات مربوط به ماشین‌های بحرانی (Critical VMs) برای بهبود پاسخ‌گویی

فصل 9. بهینه‌سازی در محیط‌های کلاستر و مقیاس‌پذیر

• بررسی عملکرد ماشین‌های مجازی هنگام استفاده از Live Migration

• تنظیمات بهینه‌سازی برای ماشین‌های مجازی در کلاستر KVM

• بررسی Latency و Throughput در محیط‌های توزیع‌شده

بخش 8. نظارت و عیب‌یابی KVM

فصل 1. مفاهیم پایه نظارت بر ماشین‌های مجازی

• اهمیت پایش در محیط‌های مجازی‌سازی شده

• معرفی مؤلفه‌های کلیدی برای نظارت: پردازنده، حافظه، دیسک و شبکه

• تفاوت بین مانیتورینگ سطح میزبان و مانیتورینگ سطح ماشین مجازی

فصل 2. ابزارهای عمومی نظارت در لینوکس میزبان KVM

• معرفی ابزارهای خطی و گرافیکی برای پایش عملکرد ماشین‌های مجازی

• بررسی عملکرد منابع میزبان برای تحلیل Bottleneckهای احتمالی

• نظارت بر فرآیندهای مربوط به KVM و QEMU

فصل 3. بررسی عملکرد شبکه ماشین‌های مجازی

• نحوه ارزیابی وضعیت شبکه ماشین‌های مجازی از دیدگاه میزبان

• شناسایی مشکلات رایج در ترافیک شبکه مجازی

• بررسی Packet Loss، Latency و Throughput در ارتباطات ماشین‌های مجازی

فصل 4. پایش عملکرد دیسک و ذخیره‌سازی ماشین‌های مجازی

• تحلیل ورودی/خروجی دیسک مجازی (I/O Performance)

• بررسی عملکرد دیسک در ماشین‌های دارای بار بالا

• ارزیابی وضعیت فایل‌های دیسک مجازی و فضای مصرفی

فصل 5. تحلیل رفتار منابع ماشین‌های مجازی

• شناسایی ماشین‌هایی با مصرف بالا یا غیرمعمول منابع

• تحلیل عملکرد ماشین‌ها در طول زمان و تشخیص روندهای غیرطبیعی

• بررسی نحوه تخصیص و استفاده از منابع در حالت‌های Idle و Load

فصل 6. لاگ‌های سیستم و گزارش‌گیری

• بررسی فایل‌های لاگ مرتبط با KVM و QEMU

• شناسایی خطاها و هشدارهای مهم در لاگ‌ها

• ساختاردهی گزارش‌های عیب‌یابی برای پیگیری دقیق مشکلات

فصل 7. شناسایی و تحلیل خرابی‌ها

• نحوه برخورد با Crash یا Freeze شدن ماشین‌های مجازی

• بررسی علت خاموش شدن یا بوت نشدن ماشین‌های مجازی

• روش‌های بازسازی وضعیت سیستم پس از بروز خطا

فصل 8. شبیه‌سازی خرابی و سنجش پایداری

• پیاده‌سازی سناریوهای خطا برای تست استقامت محیط

• ارزیابی واکنش کلاستر KVM در برابر از کار افتادن گره یا ماشین خاص

• بررسی Failover در سیستم‌های دارای High Availability

فصل 9. یکپارچه‌سازی با ابزارهای مانیتورینگ پیشرفته

• آشنایی با ابزارهای حرفه‌ای برای مانیتورینگ محیط‌های مجازی مانند Prometheus یا Zabbix

• مزایای ادغام ابزارهای نظارتی با سیستم‌های هشداردهی

• ساخت داشبوردهای سفارشی برای نظارت متمرکز بر عملکرد ماشین‌های KVM

بخش 9. مدیریت کلاسترهای KVM

فصل 1. مقدمه‌ای بر کلاسترهای KVM

• تعریف کلاستر در زمینه مجازی‌سازی

• مزایا و کاربردهای استفاده از کلاستر در KVM

• سناریوهای معمول در محیط‌های High Availability

فصل 2. اجزای اصلی تشکیل‌دهنده کلاستر KVM

• معرفی سرویس‌های Corosync و نقش آن در مدیریت کلاستر

• معرفی Pacemaker به عنوان موتور مدیریت HA

• بررسی libvirt به عنوان واسط مدیریت منابع مجازی

• ارتباط و هماهنگی بین QEMU/KVM و اجزای کلاستر

فصل 3. معماری کلاستر KVM

• تحلیل ساختار گره‌های (Node) کلاستر

• اجزای اشتراکی (مانند ذخیره‌سازی مشترک و شبکه)

• ارتباط بین گره‌ها و انتقال وضعیت ماشین‌ها

• تفاوت بین کلاسترهای Active-Passive و Active-Active در KVM

فصل 4. زیرساخت شبکه و ذخیره‌سازی برای کلاستر

• طراحی شبکه مناسب برای انتقال VM و پیام‌های کلاستر

• بررسی نیازمندی‌های ذخیره‌سازی اشتراکی برای Live Migration

• پروتکل‌ها و فایل‌سیستم‌های مورد استفاده در ذخیره‌سازی اشتراکی (مانند NFS، iSCSI، Ceph)

فصل 5. مدیریت Live Migration

• معرفی مفهوم Live Migration و مزایای آن

• پیش‌نیازهای Live Migration بین گره‌های کلاستر

• سناریوهای استفاده از Live Migration برای نگهداری، بالابردن قابلیت دسترسی و تعادل بار

فصل 6. مدیریت وضعیت منابع در کلاستر

• تعریف منابع (Resource) در Pacemaker برای ماشین‌های مجازی

• تعریف Constraintها برای کنترل مکان قرارگیری VMها

• مدیریت Failover خودکار ماشین‌ها در هنگام خرابی گره‌ها

فصل 7. پیاده‌سازی High Availability در ماشین‌های مجازی

• نحوه ایجاد ماشین مجازی Highly Available در محیط libvirt

• تعامل بین Corosync، Pacemaker و libvirt برای فعال‌سازی HA

• بررسی ساختار و سناریوی Failover کامل یک VM

فصل 8. مانیتورینگ و گزارش‌گیری در کلاستر KVM

• ابزارهای بررسی سلامت گره‌ها و سرویس‌های کلاستر

• مانیتورینگ وضعیت منابع ماشین‌های مجازی

• ثبت رویدادهای کلاستر و تحلیل گزارش‌ها برای عیب‌یابی

فصل 9. خطایابی و بهینه‌سازی کلاستر

• بررسی مشکلات رایج در کلاسترهای KVM

• راهکارهایی برای افزایش پایداری و بهینه‌سازی عملکرد

• مدیریت Split Brain و تنظیمات quorum

فصل 10. سناریوهای پیشرفته در محیط کلاستر

• مدیریت چند کلاستر جداگانه در یک زیرساخت

• اتصال کلاستر KVM به سیستم‌های ابری یا سیستم‌های مدیریت مرکزی

• استفاده از ابزارهای خودکارسازی مانند Ansible برای مدیریت کلاسترها

بخش 10. پشتیبان‌گیری و بازیابی ماشین‌های مجازی

فصل 1. مفاهیم پایه پشتیبان‌گیری در محیط‌های مجازی KVM

• اهمیت و اهداف پشتیبان‌گیری در زیرساخت‌های مجازی

• تفاوت بین پشتیبان‌گیری سطح فایل و سطح ماشین کامل

• انواع استراتژی‌های پشتیبان‌گیری: کامل، افزایشی و تفاضلی

فصل 2. اجزای قابل پشتیبان‌گیری در یک ماشین مجازی

• فایل‌های پیکربندی ماشین مجازی

• دیسک‌های مجازی و داده‌های ذخیره‌شده

• وضعیت لحظه‌ای (Snapshots) و نقش آن‌ها در پشتیبان‌گیری

• شبکه‌ها و تنظیمات متصل به ماشین‌ها

فصل 3. طراحی سیاست‌های پشتیبان‌گیری در محیط‌های تولیدی

• زمان‌بندی پشتیبان‌گیری (روزانه، هفتگی، زمان خاموشی)

• نگهداری نسخه‌های مختلف پشتیبان و چرخه عمر آن‌ها

• انتخاب محل ذخیره‌سازی مناسب (محلی، شبکه‌ای، ابری)

فصل 4. ابزارها و روش‌های متداول برای پشتیبان‌گیری از ماشین‌های مجازی

• ابزارهای داخلی مدیریت ماشین‌های مجازی برای پشتیبان‌گیری

• استفاده از ابزارهای سنتی لینوکسی برای پشتیبان‌گیری فایل‌ها

• ابزارهای تخصصی برای مدیریت پشتیبان‌گیری در محیط‌های مجازی

فصل 5. ذخیره‌سازی و نگهداری نسخه‌های پشتیبان

• انتخاب فرمت ذخیره‌سازی مناسب برای پشتیبان‌ها

• بررسی راهکارهای رمزگذاری و فشرده‌سازی نسخه‌های پشتیبان

• استفاده از فضای ذخیره‌سازی امن و جدا از میزبان اصلی

فصل 6. فرآیند بازیابی ماشین مجازی از پشتیبان

• بازگرداندن فایل‌های پیکربندی و دیسک مجازی

• بازیابی کامل ماشین مجازی به وضعیت عملیاتی

• بازگردانی بخشی از داده‌ها یا فایل‌های خاص از نسخه‌های پشتیبان

فصل 7. تست و اعتبارسنجی نسخه‌های پشتیبان

• اهمیت تست دوره‌ای نسخه‌های پشتیبان

• روش‌های بررسی صحت پشتیبان‌ها قبل از استفاده واقعی

• ایجاد محیط آزمایشی برای بازگردانی امن

فصل 8. برنامه‌ریزی برای بازیابی در شرایط بحرانی (Disaster Recovery)

• سناریوهای بازیابی در برابر خرابی کامل میزبان

• استفاده از نسخه‌های پشتیبان برای مهاجرت به میزبان دیگر

• زمان‌بندی و برنامه‌ریزی برای کاهش زمان توقف سرویس

فصل 9. امنیت در فرآیند پشتیبان‌گیری و بازیابی

• محافظت از پشتیبان‌ها در برابر دسترسی غیرمجاز

• کنترل سطح دسترسی به فایل‌های پشتیبان

• پیاده‌سازی سیاست‌های امنیتی و رمزگذاری برای انتقال نسخه‌های پشتیبان

فصل 10. اتوماسیون پشتیبان‌گیری در محیط‌های KVM

• مزایای اتوماسیون فرآیندهای پشتیبان‌گیری و بازیابی

• طراحی سناریوهای پشتیبان‌گیری خودکار بر اساس وضعیت ماشین‌ها

• یکپارچه‌سازی ابزارهای مدیریت پشتیبان‌گیری با ابزارهای مانیتورینگ

بخش 11. پیاده‌سازی راهکارهای مقیاس‌پذیری با KVM

• معرفی مفاهیم مقیاس‌پذیری در محیط‌های مجازی‌سازی

• اهمیت مقیاس‌پذیری برای زیرساخت‌های بزرگ و سازمانی

• بررسی مدل‌های مختلف مقیاس‌پذیری در KVM

• استفاده از ابزارهای اتوماسیون برای مدیریت مقیاس‌پذیری

• نقش libvirt در پشتیبانی از مقیاس‌پذیری و اتوماسیون

• طراحی زیرساخت‌های خودکار برای ایجاد و حذف ماشین‌های مجازی

• ادغام KVM با ابزارهای Infrastructure as Code (مانند Terraform و Ansible)

• بهینه‌سازی منابع سخت‌افزاری برای پشتیبانی از مقیاس‌پذیری

• مدیریت توزیع بار و تعادل منابع در میان ماشین‌های مجازی

• روش‌های پیاده‌سازی مقیاس‌پذیری عمودی و افقی در KVM

• ارزیابی عملکرد و مانیتورینگ محیط‌های مقیاس‌پذیر

• چالش‌ها و محدودیت‌های مقیاس‌پذیری در KVM و راهکارهای مقابله

• بهترین شیوه‌ها برای پیاده‌سازی راهکارهای مقیاس‌پذیر در محیط‌های واقعی

پس از پایان این دوره، شرکت‌کنندگان توانایی نصب، پیکربندی، مدیریت و بهینه‌سازی محیط‌های مجازی سازی با استفاده از KVM را خواهند داشت. این دوره به مهندسان سیستم این امکان را می‌دهد که مجازی‌سازی را به‌طور مؤثر در زیرساخت‌های لینوکسی خود پیاده‌سازی کنند و از آن برای مدیریت منابع، بهینه‌سازی عملکرد و ایجاد محیط‌های مقیاس‌پذیر و پایدار استفاده کنند.